Әлемде жасанды интеллект төңірегіндегі бәсеке жаңа кезеңге өтті. Бұрын мемлекеттер табиғи ресурстармен, өндіріс көлемімен немесе қаржы қуатымен ерекшеленсе, бүгінде технологиялық артықшылық басты факторға айналды. OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic секілді алпауыттар миллиардтаған доллар инвестиция құйып жатқан шақта үкіметтер де ұлттық стратегияларын қайта қарап жатыр.
Халықаралық валюта қоры жасанды интеллект жаһандық еңбек нарығындағы жұмыс орындарының шамамен 40 пайызына әсер етуі мүмкін екенін айтады. Ал McKinsey зерттеушілері бұл технологияның әлемдік экономикаға триллиондаған доллар қосымша құн әкелетінін болжайды. Осындай жағдайда Қазақстан да жаңа технологиялық жарысқа қосылды. Бірақ қоғамды толғандыратын сұрақ басқа: жасанды интеллектің нақты игілігін халық қашан көреді?
Соңғы жылдары елімізде жасанды интеллект бағытындағы бастамалар көбейді. Astana Hub, AI Sana, түрлі технологиялық орталықтар мен жоғары оқу орындары жаңа жобаларды қолдап келеді. Мыңдаған студент оқытылып, ондаған стартап іске қосылып жатыр. Дегенмен әлемдік тәжірибе көрсеткендей, технологиялық серпіліс стартаптардың көптігімен өлшенбейді.
CB Insights зерттеу ұйымының мәліметіне сәйкес, әлемдегі стартаптардың басым бөлігі алғашқы бірнеше жыл ішінде жабылып қалады. Кремний алқабының өзінде жаңа жобалардың шамамен 80 пайызы ұзақмерзімді табысқа жете алмайды. Оның себептері әртүрлі: нарықты дұрыс бағаламау, қаржыландырудың жетіспеуі, командадағы мәселелер немесе технологияның қоғам сұранысына сәйкес келмеуі.
Сондықтан бүгінде сарапшылар стартаптардың санынан бұрын экожүйенің сапасына назар аударады. Қазіргі технологиялық әдебиетте мұны AI Readiness, яғни жасанды интеллекті қабылдауға дайындық деңгейі деп атайды. Бұл ұғым тек бағдарламашылар санымен өлшенбейді. Оған цифрлық инфрақұрылым, деректер сапасы, заңнамалық база, мамандар даярлау жүйесі және қоғамның технологияға деген сенімі кіреді.
Қазақстан дәл осы бағытта жұмыс істеп жатыр. Ғылым және жоғары білім министрі Саясат Нұрбектің айтуынша, басты мақсат – мүмкіндігінше көп адамды жаңа технологиямен жұмыс істеуге үйрету.
«Қазір әлемде жасанды интеллект бұрын-соңды болмаған қарқынмен дамып келеді. Бұл үдерістен қалып қоймау мақсатында біздің ең бірінші міндетіміз базалық ЖИ бағытында сауаты бар мамандарды даярлау. Сондықтан жұмысты білімнен бастадық. Жеті айдың ішінде еліміздегі 650 мың бакалаврдың 560 мыңы, яғни 85 пайызы жасанды интеллект бойынша дайындықтан өтті. Жыл соңына дейін барлығын қамтимыз. Екінші қадам – тереңдетілген дайындық. Біз 100 мың студентті арнайы іріктеп, стартап құру, ЖИ технологияларын қолдану бағытында оқытамыз. Кейін ең мықты командаларды инвесторлармен байланыстырамыз. Мыңдаған жобаның арасынан ертең тұтас саланы өзгертетін шешімдер шығуы мүмкін», дейді министр.
Әлемдік технология нарығы дәл осы сценариймен дамыған. Бүгін жаһандық компанияға айналған көптеген жобалар бастапқы кезеңде тәжірибе ретінде ғана қарастырылған. Мәселен, Meta жуырда Scale AI стартапына миллиардтаған доллар инвестиция салды. Бірнеше жыл бұрын бұл компания туралы технологиялық ортадан тыс адамдардың көбі білмейтін. Бүгінде ол жасанды интеллект индустриясының маңызды ойыншыларының біріне айналды.
Алайда технологиялық серпіліс тек инвестициямен келмейді. Стэнфорд университетінің Human-Centered Artificial Intelligence институтының сарапшылары жасанды интеллектің табысты болуының негізгі шарты сапалы дерек екенін айтады. Жасанды интеллект адам секілді ойламайды. Ол өзіне берілген мәліметтерді талдайды. Егер дерек жеткіліксіз немесе сапасыз болса, нәтиже де күткен деңгейде болмайды.
Сондықтан көптеген мемлекет қазір деректер инфрақұрылымын дамытуға басымдық беріп отыр. Сарапшылар мұны «деректер экономикасы» деп атайды. XXI ғасырда мұнай қалай стратегиялық ресурс саналса, цифрлық дәуірде дерек сондай рөл атқара бастады.
Қазақстан үшін де негізгі мәселенің бірі осы. Технологияны енгізуден бұрын оны қабылдайтын орта қалыптасуы қажет. Әсіресе білім беру жүйесінде бұл мәселе анық байқалады.
Білім саласының сарапшысы Нұрлан Қиясовтың пікірінше, жасанды интеллектің болашағы ең алдымен инфрақұрылым мен дерек сапасына байланысты.
«Білім саласында мұғалімнің, мектеп жүйесінің жұмыс жүктемесін азайтуға көмектесетін жобалар өте көп. Бірақ оның игілігін тек жүйе дайын болғанда көре аламыз. Кей мектептерде интернет әлсіз, мұғалімдердің цифрлық дағдысы жеткіліксіз, деректер орталығы жоқ. Мұндай жағдайда жасанды интеллект толыққанды жұмыс істей алмайды. Қазір әлемдегі ең үлкен мәселенің бірі – сапалы деректің жетіспеуі. Баланың қалай оқитыны, қандай пәнге бейімі бар екені, ақпаратты қалай қабылдайтыны жөніндегі мәліметтер жиналмайынша, технологияның мүмкіндігі толық ашылмайды», дейді сарапшы.
Халықаралық тәжірибе де осыны көрсетеді. Мысалы, Сингапур, Оңтүстік Корея және Финляндия мектептерінде оқушының білім траекториясын талдайтын жүйелер енгізіліп жатыр. Мұндай платформалар баланың әлсіз және мықты тұстарын анықтап, мұғалімге қосымша ақпарат береді. Бірақ соңғы шешімді бәрібір педагог қабылдайды.
Бұл тәсіл әлемде Human-in-the-loop AI деп аталады. Яғни жасанды интеллект адамның орнын баспайды, оның жұмысын толықтырады. Бүгінде сарапшылардың басым бөлігі дәл осы модельді қолдайды.
Қазақстанда осы бағыттағы жобалардың бірі – BilimClass платформасы. Қазір ол мектептерде кеңінен қолданылып келеді. Платформада 24 мыңнан астам интерактивті сабақ пен жүздеген мың тапсырма жинақталған. Жүйе оқу материалын ұсынып қана қоймай, мектепті басқару процесін цифрландыруға көмектеседі.
Дегенмен технологияның мүмкіндігі қаншалықты жоғары болғанымен, сарапшылар оның адамды толық алмастыра алмайтынын айтады. Өйткені білім беру тек ақпарат берумен шектелмейді. Мұнда тәрбие, эмоциялық байланыс, мотивация және әлеуметтік орта маңызды рөл атқарады.
Жасанды интеллектің нақты нәтижесі байқалып келе жатқан тағы бір бағыт – денсаулық сақтау саласы. Қазір әлемде медициналық деректерді талдайтын, ауру қаупін болжайтын және дәрігерлерге көмек көрсететін жүйелер көбейіп келеді. Гарвард медицина мектебі мен Стэнфорд университетінің зерттеулерінде жасанды интеллект кейбір жағдайларда медициналық суреттерді талдау кезінде жоғары дәлдік көрсете алатыны айтылған.
Қазақстанда осы бағыттағы жобалардың бірі – Askell электрондық терапевті. Жүйе науқастың шағымдарын талдап, дәрігерге қосымша ақпарат ұсынады. Қазір ол еліміздің 30 емханасында сынақ режимінде жұмыс істеп тұр. Егер пилоттық кезең сәтті аяқталса, жоба басқа медициналық ұйымдарға да енгізілуі мүмкін.
Дегенмен сарапшылардың басым бөлігі Responsible AI, яғни жауапты жасанды интеллект қағидатын ұстанады. Бұл ұстаным бойынша технология шешім қабылдауға көмектеседі, бірақ соңғы жауапкершілік адамда қалады.
Сондықтан «жасанды интеллект игілігін қашан көреміз?» деген сұраққа бір ғана жауап беру қиын. Шын мәнінде оның игілігін біз қазірдің өзінде көре бастадық. Бірақ бұл әсер әзірге жекелеген жобалар деңгейінде байқалады. Ал экономикаға, білімге, медицинаға және еңбек нарығына ауқымды ықпалы сезілуі үшін уақыт қажет.
Тарихқа қарасақ, интернет те, смартфон да, электр энергиясы да алғаш пайда болған сәтте қоғамды түбегейлі өзгерткен жоқ. Әуелі инфрақұрылым қалыптасты, мамандар даярланды, жаңа дағдылар пайда болды. Тек содан кейін технология күнделікті өмірдің ажырамас бөлігіне айналды.
Жасанды интеллект те дәл сондай жолдан өтіп келеді. Сондықтан бүгінгі мыңдаған стартаптың бәрі табысқа жетпеуі мүмкін. Бірақ сол жобалардың арасынан ертең жаңа нарық қалыптастыратын, тұтас саланың жұмысын өзгертетін шешімдердің шығуы әбден ықтимал. Қазақстанның алдында тұрған негізгі міндет – сол мүмкіндікті жіберіп алмау.
